Looking across health and healthcare outcomes for people with intellectual and developmental disabilities and psychiatric disorders: population-based longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intellectual and developmental disabilities (IDDs) and psychiatric disorders frequently co-occur. Although each has been associated with negative outcomes, their combined effect has rarely been studied. AIMS: To examine the likelihood of five negative health and healthcare outcomes for adults with IDD and mental health/addiction disorders (MHAs), both separately and together. For each outcome, demographic, clinical and system-level factors were also examined. METHOD: Linked administrative data-sets were used to identify adults in Ontario, Canada, with IDD and MHA (n = 29 476), IDD-only (n = 35 223) and MHA-only (n = 727 591). Five outcomes (30-day readmission, 30-day repeat ED visit, delayed discharge, long-term care admission and premature mortality) were examined by logistic regression models with generalised estimating equation or survival analyses. For each outcome, crude (disorder groups only) and complete (adding biosocial covariates) models were run using a general population reference group. RESULTS: The IDD and MHA group had the highest proportions across outcomes for both crude and complete models. They had the highest adjusted ratios for readmissions (aOR 1.93, 95%CI 1.88-1.99), repeat ED visit (aOR 2.00, 95%CI 1.98-2.02) and long-term care admission (aHR 12.19, 95%CI 10.84-13.71). For delayed discharge, the IDD and MHA and IDD-only groups had similar results (aOR 2.00 (95%CI 1.90-2.11) and 2.21 (95%CI 2.07-2.36). For premature mortality, the adjusted ratios were similar for all groups. CONCLUSIONS: Poorer outcomes for adults with IDD, particularly those with MHA, suggest a need for a comprehensive, system-wide approach spanning health, disability and social support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».